局部线性下的函数型主成分聚类算法

函数型聚类分析在统计学领域被广泛关注,其分析过程通常在降维目标实现后进行。为了有效解决函数型主成分聚类问题,文章结合局部线性嵌入算法(Locally Linear Embedding,LLE)在非线性空间下的适用性,提出了一种局部线性下的函数型主成分分析模型(LLE Function Principle Component Analysis,LFPCA)。首先,采用函数型主成分分析法作为降维目标方法,改进了FPCA的算法模型,通过将LLE算法的权重系数矩阵与函数型主成分定义相结合,构建出一个适用于非线性空间下的聚类算法;其次,在求解算法的过程中定义了函数型主成分得分,并结合EM算法构建出GMM模型来近似函数型算法的概率密度函数,使模型更高效且适用性更强;最后,通过随机模拟实验及应用分析验证了LFPCA算法模型在真实数据集上具有良好的聚类效能。

基于质心−凸包−自适应聚类法的浮选泡沫动态特征提取

面对复杂的浮选现场环境及浮选泡沫自身相互粘连导致的边界不清等情况,现有泡沫动态特征(流动速度和崩塌率)提取方法往往无法准确划定属于每个泡沫的动态特征采样区域、不能全面匹配相邻帧间的特征点对且难以有效识别崩塌区域。针对上述问题,提出了一种基于质心−凸包−自适应聚类法的浮选泡沫动态特征提取方法。该方法采用集成Swin−Transformer多尺度特征提取能力的改进型Mask2Former,实现对泡沫质心的精准定位和崩塌区域的有效识别;通过最优凸包评价函数搜寻目标泡沫周围相邻一圈泡沫质心构建的凸包,拟合出接近实际泡沫轮廓的动态特征采样区域;运用基于Transformer的局部图像特征匹配(LoFTR)算法匹配相邻帧图像间的特征点对;针对动态特征采样区域内部的所有特征点对,通过基于OPTICS算法的主特征自适应聚类法提取每个泡沫的主要流动速度。实验结果表明,在普通泡沫质心定位和崩塌区域识别任务中,该方法分别取得了88.83%,97.92%的准确率及77.90%,96.52%的交并比;以2.69%的平均剔除率实现了99.93%的特征点对匹配正确率;在多种工况下均能有效划定与实际泡沫边界相近的特征采样区域,进而定量提取每个泡沫的动态特征。

主成分聚类在火炬松种子园疏伐中的运用

研究结果表明，主成分聚类适于作无性系优劣综合评价．对４５个无性系作主成分聚类，将第Ⅳ类最劣的系号伐除后，选择出的群体平均单株材积生长量提高７．５％、产果量提高３５．５％．发现聚类号中属遗传型优秀者，大部分都落在表型优良的类别中。

基于主成分—聚类分析的贫困县(区)经济发展研究——以陕南地区国家级贫困县(区)为例

采用国内生产总值、人均纯收入、城镇固定资产投资、社会消费品零售总额等11个指标,运用主成分分析法对陕南地区20个国家级贫困县(区)的经济发展水平进行了评价,在此基础上运用聚类分析法将贫困县(区)分成四种类型:第一类是"第二、第三产业并进型"的汉滨区,第二类是"特色农业带动型"的商州区,第三类是"优势矿业驱动型"的洛南县和旬阳县,第四类是"传统农业主导型"的其余16个贫困县,针对各类型贫困县(区)提出相应的发展对策。

显著特征融合的主颜色聚类分割算法

针对颜色密度聚类分割模型容易产生误分割的问题,提出基于视觉显著性调节的主颜色聚类分割算法.首先,根据空间颜色信息和Mean-shift算法平滑结果分别计算图像的全局显著特征和区域显著特征,并融合2类显著特征作为特征空间聚类的约束项.然后,采用核密度估计方法计算图像主颜色作为初始类,并将显著特征作为调节因子进行聚类分割.最后,进行区域合并.在标准的分割图像库上进行实验并与多种算法对比,结果表明,文中算法具有更高的区域轮廓准确度,并且有效利用图像显著特征,降低密度聚类形成的区域不一致性,提高像素聚类的精度和分割的鲁棒性.

基于主成分聚类分析法的塔里木河流域生态脆弱性评价——以巴音郭楞蒙古自治州为例

以南疆塔里木河流域的巴音郭楞蒙古自治州为研究区域,通过对影响当地生态环境脆弱性的因素进行分析,构建适合巴州的生态脆弱性评价指标体系,指标主要包括人口自然增长率、地膜使用量、环境保护支出、机械总动力、有效灌溉面积、化肥施用量、人均纯收入、人均生产总值、固定资产投资总额、森林覆盖率、牧草地年均面积减少面积、农业引水量、未利用地年均面积减少面积、年均沙尘暴出现次数、沙漠化危害严重的耕地面积15个指标。利用SPSS20.0软件,采用主成分分析法得到生态脆弱性指标权重值,通过生态环境脆弱度公式计算得到生态脆弱性得分,在主成分分析法所提取的主要指标基础上进行聚类分析综合确定生态脆弱性等级。结果表明,尉犁县为极强度脆弱区,库尔勒为强度脆弱区,且末县、轮台县和若羌县为中度脆弱区,和静县、和硕县、博湖县和焉耆县为轻度脆弱区。根据生态脆弱性评价的结果提出相应的对策建议,可以为当地政府在制定生态环境保护政策方面提供理论借鉴。

基于主成分分析和模糊聚类方法的主体功能分区

主体功能区划是协调我国当前经济快速发展与资源保护问题的有效途径之一,有助于形成我国区域均衡有序发展的空间格局。论文以冀东山地丘陵区典型县域卢龙县为研究对象,从生态环境重要性、社会经济承载力、土地利用承载力3个方面建立指标体系。运用主成分分析与模糊聚类相结合的方法进行主体功能分区。优化开发区为卢龙镇、石门镇,面积为20122.26 hm^2重点开发区为刘田各庄镇,面积为11094.93 hm^2;限制开发区为下寨乡、双望镇、木井乡、蛤泊乡、潘庄镇、印庄乡,面积为40006.11 hm^2;禁止开发区为刘家营乡、燕河营镇、陈官屯乡,面积为24359.25 hm^2,分区结果科学、合理,符合实际情况。主成分分析与c-均值聚类相结合拓宽了划分主体功能区的方法,对落实主体功能区划具有重要价值和创新意义。

基于聚类主颜色和边缘直方图的图像检索方法

图像的主颜色被广泛应用于图像检索中,但主颜色不能反映图像信息的空间分布。边缘直方图是在灰度图像上提取的,丢弃了图像的颜色信息。提出了一种综合利用聚类主颜色和边缘信息进行图像检索的方法。首先利用K均值聚类算法得到图像的主颜色,然后利用大津算法分割图像,利用Sobel算子提取目标和背景之间的显著的边缘特征信息构造边缘直方图,最后综合利用聚类主颜色和边缘直方图进行检索。既可以利用主色调信息,又能利用边缘的特征信息来反映图像信息的空间分布。实验结果表明,该方法可以有效地提高检索精度。

线性模型参数的聚类主体成分估计

结合聚类分析方法与主成分分析方法，得到了线性模型参数的一种新估计聚类主成分估计，并把它与最小二乘估计（ＬＳＥ）和主成分估计（ＰＣＥ）比较，获得了一些优良的性质．

曲靖烟区烤烟气候适宜性综合评价和主成分聚类分析

以曲靖各县区1971-2007年累计37年的气象观测数据为基础资料,采用主成分聚类分析法对各县区烤烟气候进行了初步分类,并基于模糊数学原理,运用多元统计分析方法对曲靖烤烟气候适宜性进行了综合评价,结果表明:曲靖烟区烤烟气候适宜性指数(climate feasibility index,CFI)为0.839±0.040,变幅为0.761-0.875,均为最适宜或适宜烤烟气候区;主成分分析提取了曲靖烤烟气候的前2个主成分(累计贡献率达87.064%),分别由水湿因子和温热因子构成,利用主成分聚类可将曲靖烟区9个植烟县大致分为三类,富源、师宗和罗平归为一类,陆良、麒麟、宣威、马龙和沾益归为一类,会泽自成一类.

基于主成分聚类耦合模型的生态文明建设空间格局评价分析——以重庆各区县为例

根据生态文明建设的内涵以及区域特点,从绿色经济、社会发展、资源节约、环境承压、生态文化五个方面构建了区域生态文明建设评价指标体系,在此基础上构建了主成分聚类耦合模型。以重庆为例,对重庆生态文明建设水平的空间格局进行评价分析,发现76%的区县生态文明建设水平都在重庆全域生态文明建设水平之下,表明重庆各区域生态文明建设水平空间分布上存在明显的不均衡性,区域之间差异明显。具体来说,重庆当前生态文明建设中各区域经济建设、社会保障、生态文明、教育支出等方法存在明显差异;医疗保障、产业结构、教育水平等方面差异不明显,都还有待提高。在空间格局上,重庆生态文明建设水平可以分为四个等级。

茶叶中生物碱及多酚类化合物高效液相色谱-主成分聚类分析

色谱分析,以结果中该9种组分的相对含量关系为指标建立样本矩阵,应用主成分分析法进行 聚类分析,结果很好的反映了不同品种和产地的茶叶的品质差异。

基于主成分聚类法的福建城镇化水平的测度

基于城镇化的内涵,从城镇发展、经济发展、服务功能三个维度建立城镇化发展的指标体系.针对目前测度方法所存在的问题。采用主成分聚类法来测度城镇化水平,通过研究福建省九个地级市的城镇化发展水平,得出此方法对于解决综合测度问题是合理的和可行的,最后对城镇化水平的排名的合理性进行了简单分析,并提出加快推进福建城镇化水平的对策与建议。

核函数主成分法和系统聚类法在区域旅游竞争力评价中的应用

采用核函数主成分法(KPCA)和系统聚类法(SCA)进行区域旅游竞争力的定量分析。在借鉴国内外相关研究成果的基础上,构建了基于和谐社会的区域旅游竞争力综合评价指标体系。根据指标体系的特点,采用核函数主成分分析和系统聚类模型进行分析评价。并对广东、江苏等旅游大省进行实证分析,科学地评价了这些省份的旅游发展竞争力。研究表明:核函数主成分分析法成功地实现非线性系统的降维,具有良好的适应性和可行性;系统聚类分析进一步验证了核函数主成分分析法分析的结果。

基于主成分聚类的本溪无资料地区中小河流参数移植研究

文章选取河长、流域面积、比降、流域形状系数、森林率、年平均降水深和年平均径流深7个参数作为聚类指标,基于主成分聚类方法对本溪地区中小河流参数移值进行研究,并对郝家店参考站参数移植后的洪水模拟精度进行验证。结果显示:该方法可综合考虑流域下垫面特征及水文特征,参数移植更为科学,参照移植后洪水模拟精度总体可达到乙级预报标准,研究成果对于本溪及全省其他无资料地区中小河流洪水预报方案构建提供方法参考。

主成分聚类法在辽宁无资料地区河流洪水模拟中的应用

针对辽宁省新建中小河流无实测和调查径流资料,难以建立预报方案的难题,提出主成分聚类方法,将有资料地区水文站点参数进行移植,用于无径流资料地区的洪水模拟。结果表明:主成分聚类方法如综合考虑下垫面类型、水文气候特性,参数移植更为可靠。通过与参考站实测洪水对比,参数移植后洪水模拟的确定性系数可达0.70以上,洪峰模拟相对误差均值低于20%,总体预报精度可达乙级标准。成果可为其他省份无资料区域中小河流预报方案构建提供参考和借鉴价值。

基于主成分聚类的地区综合评价

随着社会的进步,综合评价的应用越来越广泛,正确的综合评价有利于更好的发展.选用2016年地区城镇居民人均消费支出与可支配收入数据,直接用聚类分析进行分类和提取主成分后进行分类的结果进行比较.可以得出,提取主成分后的结果更为准确,可以提供一定的借鉴。

西安市主城区地下水位动态类型划分研究

为了解西安市主城区地下水位动态类型的空间分布情况,本文以水文地质单元分区为依据,选取15眼典型监测井的地下水位埋深数据,采用基于非线性变换的主成分投影-聚类(PCP-C)模型,对不同区域的地下水位动态类型进行了分类研究。结果表明:研究区地下水位动态类型总体可分为水文影响型和开采影响型,其中非开采区范围内,从河漫滩至二级阶地地下水动态受水文因素影响由强变弱;黄土坮塬、自备井开采区及水源地集中开采区受人为活动影响较大,为开采影响型。

中国金融风险预警系统的构建研究——基于K-均值聚类算法和BP神经网络

本文首先通过研究我国1994—2011年的经济数据,对关系到金融系统稳定的16项经济变量进行主成分分析,进而将所选变量归结为宏观经济、金融体系、对外经贸三个方面。在此基础上运用K—均值聚类算法,把金融系统风险状态分为四类。继而借助BP神经网络建立了我国金融系统风险的预警模型,并通过2011年的数据对我国2012年金融系统运行状况进行了预测。预测结果表明我国2012年处于轻度风险状态,总需求的回落和资产泡沫的收缩将是影响我国金融系统稳定运行的主要问题。最后对我国如何预测并防范金融风险给出了政策建议。

基于因子与聚类分析的中国31省市的就业情况

数据深度作为一种多维的排序方法,已经被广泛应用于多元回归、聚类判别、风险度量等众多领域.基于《中国统计年鉴》(2010)的数据,在主成分分析的基础上,定义了新的深度函数作为评价准则对中国31省市的就业情况进行了综合排序.进一步以主成分的方差贡献率为权重,运用加权欧氏距离进行了主成分聚类.总结出4个层次的地区就业情况的总体特点与差异,并对其差异的形成原因进行了简要分析.